機器學習算法之降維

　　在機器學習的過程中，我們經常會遇見過擬合的問題。而輸入數據或features的維度過高就是導致過擬合的問題之一。。維度越高，你的數據在每個特徵維度上的分佈就越稀疏，這對機器學習算法基本都是災難性的。所有出現了很多降維的方法。今天我們要討論的就是LDA降維。 LDA降維的思路是：如果兩類數據線性可分，即：存在一個超平面，將兩類數據分開。則：存在模旋轉向量，將兩類數據投影到一維上，並且依然是線性可

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